大数据风控的现状、问题及优化路径

2 0 16年第2期 总第439期金融理论与实践 大数据风控的现状、 问题及优化路径 大数据风控的 现状、 问题及优化路径 巴曙松 1， 侯 畅 2， 唐时达3 （1.中国银行业协会， 北京 100007； 2.东北大学 工商管理学院， 辽宁 沈阳 110819； 3.北京大学 光华管理学院， 北京 100871） 摘要 在互联网技术和信息技术的推动下， 大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展， 但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障 碍， 也有大数据风控的理论性障碍， 还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、 提高大数据风控 的有效性， 需要金融企业、 金融研究部门和政府监管部门的共同努力。 关键词 互联网金融； 大数据； 风险控制 文章编号 1003-4625 （2016） 02-0023-04中图分类号 F832.39文献标识码 A AbstractAbstract With the promotion of Internet technology and ination technology, big data in the financial industry has made a remarkable progress, but the actual use of its effectiveness still need to be further improved. The deficiency in effectiveness of current big data risk control is due to the quality barriers of data, the theoretical obstacles of big data risk control, and the protection system barriers of data. Eliminating these obstacles and improve the effectiveness of large data risk control needs the joint efforts of financial enterprises, financial research departments and government regulators. Key wordsKey words internet finance; big data; risk control 收稿日期 2015-11-16 作者简介 巴曙松 （1969） ， 男， 湖北武汉人， 中国银行业协会首席经济学家， 研究方向 金融监管与风险管理， 金融政策等； 侯畅 （1971） ， 男， 黑龙江哈尔滨人， 东北大学工商管理学院， 博士研究生， 研究方向 商业银行经营与管理； 唐时达 （1983） ， 男， 湖 南邵阳人， 北京大学光华管理学院博士后流动站， 博士， 研究方向 互联网金融， 物联网金融， 商业银行经营与管理。 大数据已经撼动了世界的方方面面， 从商业科 技到医疗、 政府、 教育、 经济、 人文以及社会其他各个 领域。早在1980年， 阿尔文∙托夫勒 （Alvin Toffler， 1980） 在 第三次浪潮 一书中就预言大数据将成 “第 三次浪潮” 。奥巴马政府将大数据定义为 “未来的新 石油” 。凯文∙凯利 （Kevin Kelly， 2014） 认为所有的 生意都是数据生意。2013 年互联网金融将 “大数 据” 推向了新的高度。金融的核心是风险控制， 将风 控与大数据结合、 不断完善和优化风控制度和体系， 对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重 要。 一、 大数据风控发展迅速， 但有效性不佳 在应用层面， 金融行业利用大数据进行风控已 经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为 美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 美国ZestFinance公司开发的10个基于学习机 器的分析模型， 对每位信贷申请人的超过1万条原 始信息数据进行分析， 并得出超过7万个可对其行 为做出测量的指标， 而这一过程在5秒钟内就能全 部完成。 为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage 主要目标客户是ebay、 Amazon、 PayPal等电商， 其通 过获取这些企业网店店主的销售、 信用记录、 顾客流 量、 评论、 商品价格和存货等信息， 以及他们在 Facebook和Twitter上与客户的互动信息， 借助数据 挖掘技术， 把这些店主分成不同的风险等级， 以此来 确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。 中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也 23 2 0 16年第2期 总第439期金融理论与实践 金融改革 如火如荼。 阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信 用， 芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据， 对用户进行信用评估， 这些信用评估可以帮助互联 网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结 论， 继而为用户提供相关的金融和经济服务。 腾讯的微众银行推出的 “微粒贷” 产品， 其风控 核心就是， 通过社交大数据与央行征信等传统银行 信用数据结合， 运用社交圈、 行为特征、 交易、 基本社 会特征、 人行征信5个维度对客户综合评级， 运用大 量的指标构建多重模型， 以快速识别客户的信用风 险。 对于大数据风控的理论研究尚处于萌芽阶段， 本文以 “大数据风控” 为主题在CNKI数据库进行搜 索， 与此相关的文献数量可以从侧面反映大数据风 控的理论研究现状。 CNKI数据库中以 “大数据风控” 为主题的文献 共46篇。在这些文献中， 以报道性的文章较多， 重 要报纸全文库和特色期刊总共为33篇， 占比72； 而理论研究的文章较少， 中国学术期刊总库为12 篇， 占比26； 尚没有CSSCI20142015年的来源期 刊 （如图1） 。 图1CNKI数据库与大数据风控相关的 文献数量和分类 资料来源 作者根据相关数据自行整理 虽然大数据风控在实践上已经有所进展， 但是 其有效性也受到一些挑战。 例如， 以大数据风控为基石的P2P平台就频频 暴露出各种各样的问题来。对于P2P平台来说， 由 于其纯线上操作的特点， 大数据风控的有效性是决 定其经营状况的重要因素， 如果大数据风控有效性 较差， 则面临的坏账压力较大， 容易出现提现困难甚 至跑路的问题。 网贷之家的数据显示， 2015年上半年新增问题 平台419家， 是2014年同期的7.5倍， 已超过2014年 全年问题平台数量。截至2015年10月底， 全国问题 平台数累积已达1115家。 二、 当前大数据风控有效性不足的原因分析 一些学者对于大数据风控的有效性问题进行了 研究。 王强 （2015） 指出当前个人大数据征信的问题， 一是数据的真实性， 二是数据收集的法律障碍， 三是 坏账的不可预测性问题[1]。 甚至有作者认为大数据风控是无效的， 陈宇 （2015） 援引各种证据认为大数据风控是无效的。 总体而言， 当前大数据风控有效性欠佳的原因